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（评论） (comments)
原始链接: https://news.ycombinator.com/item?id=38749434
当然！ 本文为不熟悉机器学习或深度神经网络的人提供了简单的总结，讨论了人工智能的最新进展，特别是在生成复杂图像或视频方面。 作者介绍了一种本地执行的流批处理模型，声称能够以相对较低的计算成本实现更快的处理时间。 然而，这篇文章的写作风格受到批评，因为对于那些旨在更好地理解材料而不是说服其他人相信研究人员能力的读者来说，显得令人费解和困惑。 此外，声称的 60 倍改进可能存在缺陷，缺乏与类似建立和测试的方法的比较。 总体而言，尽管新技术前景广阔，但沟通仍然是一个具有挑战性的障碍。 这是一个 100 字的摘要： 最近，人工智能领域取得了重大进展，尤其是在生成复杂的图像和视频方面。 这些发展围绕着利用新的机器学习算法和技术来促进照片和电影的快速制作。 最近的出版物中介绍的最新方法以称为“本地执行流批处理”的模型为中心。 据其创建者称，该系统据称具有以下优点，包括减少处理时间，这是通过同时并发执行多个流来实现的，同时总体上仍然保持计算成本低廉。 In addition, this novel technique reportedly helps mitigate resource-intensive tasks, thus facilitating greater efficiency in terms of computational costs. 然而，遗憾的是，迄今为止已发表的作品的一些读者似乎对文章本身的某些方面感到有些不安，指出了有关清晰度和可访问性的问题。 特别是，人们担心完全掌握各个部分讨论的关键概念和原则可能存在困难。 例如，在评估实验结果时，一位读者指出，当前的研究未能准确描述其研究结果与特定行业垂直领域先前采用的类似方法相比如何叠加。 因此，该人认为，未来的研究可能希望采用基于标准化测试协议的比较评估程序，以确保对现有替代方案的拟议增强进行严格评估。 另一个需要进一步澄清的领域涉及实施和利用流批处理技术的技术细节。 虽然该出版物确实强调了集成本地执行流批处理元素带来的优势，但读者仍然不确定在使用相关工具和系统时正确应用此技术所需的具体说明。 到
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原文
I think that it's possible to get faster than their default timings for a 4090 (I have been able to get 10fps without optimizations with SDXL Turbo and 1 iteration step), but their other improvements like using a Stochastic Similarity Filter to prevent unnecessary generations are good for getting fast results w/out having to pin your GPU at 100% all the time.
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